Integrated Multi-Well Reservoir and Decision Model to Determine Optimal Well Spacing in Unconventional Gas Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Optimizing well spacing in unconventional gas reservoirs is difficult due to complex heterogeneity, large variability and uncertainty in reservoir properties, and lack of data that increase the production uncertainty. Previous methods are either suboptimal because they do not consider subsurface uncertainty (e.g., statistical moving-window methods) or they are too time-consuming and expensive for many operators (e.g., integrated reservoir characterization and simulation studies). \nThis research has focused on developing and extending a new technology for determining optimal well spacing in tight gas reservoirs that maximize profitability. To achieve the research objectives, an integrated multi-well reservoir and decision model that fully incorporates uncertainty was developed. The reservoir model is based on reservoir simulation technology coupled with geostatistical and Monte Carlo methods to predict production performance in unconventional gas reservoirs as a function of well spacing and different development scenarios. The variability in discounted cumulative production was used for direct integration of the reservoir model with a Bayesian decision model (developed by other members of the research team) that determines the optimal well spacing and hence the optimal development strategy. The integrated model includes two development stages with a varying Stage-1 time span. The integrated tools were applied to an illustrative example in Deep Basin (Gething D) tight gas sands in Alberta, Canada, to determine optimal development strategies. \nThe results showed that a Stage-1 length of 1 year starting at 160-acre spacing with no further downspacing is the optimal development policy. It also showed that extending the duration of Stage 1 beyond one year does not represent an economic benefit. These results are specific to the Berland River (Gething) area and should not be generalized to other unconventional gas reservoirs. However, the proposed technology provides insight into both the value of information and the ability to incorporate learning in a dynamic development strategy. The new technology is expected to help operators determine the combination of primary and secondary development policies early in the reservoir life that profitably maximize production and minimize the number of uneconomical wells. I anticipate that this methodology will be applicable to other tight and shale gas reservoirs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».